สแกนบาร์โค้ดด้วย ML Kit บน iOS

หน้านี้อธิบาย Barcode Scanning APIเวอร์ชันเก่าซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ ML Kit สำหรับ Firebase การพัฒนา API นี้ได้ย้ายไปยัง ML Kit SDK แบบสแตนด์อโลนที่คุณสามารถใช้โดยมีหรือไม่มี Firebase ก็ได้ ดูข้อมูลเพิ่มเติม

ดู Scan Barcodes with ML Kit on iOS สำหรับเอกสารล่าสุด

คุณใช้ ML Kit เพื่อจดจำและถอดรหัสบาร์โค้ดได้

เวอร์ชัน 0.19.0 ของ MLVisionBarcodeModel ขอแนะนำเวอร์ชันใหม่ รูปแบบการสแกนบาร์โค้ดที่มีการปรับปรุงอย่างมากทั้งในด้านเวลาในการตอบสนองและ ความแม่นยำ นอกจากนี้ ด้วย API ใหม่ล่าสุดนี้ ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึงไบต์ข้อมูล RAW สำหรับข้อมูลบาร์โค้ดที่ไม่ได้เข้ารหัสแบบ UTF-8

อัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์เพื่อใช้รูปแบบใหม่

ก่อนเริ่มต้น

1. หากยังไม่ได้เพิ่ม Firebase ลงในแอป ให้ดำเนินการดังนี้ ขั้นตอนในคู่มือเริ่มต้นใช้งาน
2. รวมไลบรารี ML Kit ไว้ใน Podfile ดังนี้

   pod 'Firebase/MLVision'
   pod 'Firebase/MLVisionBarcodeModel'
   

   หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว อย่าลืมเปิด Xcode โดยใช้ .xcworkspace
3. ในแอป ให้นำเข้า Firebase ดังนี้

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพที่ป้อน

• เพื่อให้ ML Kit อ่านบาร์โค้ดได้อย่างถูกต้อง รูปภาพที่ป้อนต้องมี บาร์โค้ดที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ

  สำหรับข้อกำหนดด้านข้อมูลพิกเซลที่เจาะจงจะขึ้นอยู่กับทั้ง และปริมาณของข้อมูลที่เข้ารหัสในนั้น (เนื่องจากบาร์โค้ดส่วนใหญ่ รองรับเพย์โหลดความยาวที่เปลี่ยนแปลงได้) โดยทั่วไป ตัวแปรที่น้อยที่สุด หน่วยบาร์โค้ดควรกว้างอย่างน้อย 2 พิกเซล (และสำหรับ โค้ด 2 มิติ ความสูง 2 พิกเซล)

  ตัวอย่างเช่น บาร์โค้ด EAN-13 ประกอบด้วยแท่งและการเว้นวรรคที่ 1 ความกว้าง 2, 3 หรือ 4 หน่วย ดังนั้นรูปภาพบาร์โค้ด EAN-13 จะมีแถบและ ช่องว่างที่มีความกว้างอย่างน้อย 2, 4, 6 และ 8 พิกเซล เนื่องจาก EAN-13 บาร์โค้ดมีความกว้างรวม 95 หน่วย บาร์โค้ดควรมีอย่างน้อย 190 พิกเซล

  รูปแบบที่หนาแน่นกว่า เช่น PDF417 ต้องมีขนาดพิกเซลมากขึ้น ML Kit ให้อ่านได้อย่างน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น รหัส PDF417 สามารถมีได้สูงสุด "คำ" กว้าง 17 หน่วย 34 คำ ในแถวเดียว ซึ่งอย่างน้อยก็ กว้าง 1156 พิกเซล

• การโฟกัสของรูปภาพไม่ดีอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำในการสแกน หากคุณไม่ได้รับ ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ลองขอให้ผู้ใช้จับภาพอีกครั้ง

• สำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป ขอแนะนำให้ใช้ รูปภาพที่มีความละเอียด (เช่น 1280x720 หรือ 1920x1080) ซึ่งทำให้บาร์โค้ด ตรวจพบได้ในระยะที่ห่างจากกล้องมากขึ้น

  อย่างไรก็ตาม ในแอปพลิเคชันที่เวลาในการตอบสนองเป็นสิ่งที่สำคัญ คุณสามารถ ด้วยการจับภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำลง บาร์โค้ดนั้นทำให้พื้นที่ส่วนใหญ่ของภาพป้อนข้อมูล ดูนี่ด้วย เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

1. กำหนดค่าตัวตรวจจับบาร์โค้ด

หากคุณทราบว่าจะอ่านบาร์โค้ดรูปแบบใด คุณสามารถเร่งความเร็ว ในตัวตรวจจับบาร์โค้ดโดยกำหนดค่าให้ตรวจหาเฉพาะรูปแบบเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น หากต้องการตรวจหาเฉพาะโค้ดแอซเท็กและคิวอาร์โค้ด ให้สร้าง VisionBarcodeDetectorOptions เช่นเดียวกับใน ตัวอย่างต่อไปนี้

Swift

let format = VisionBarcodeFormat.all
let barcodeOptions = VisionBarcodeDetectorOptions(formats: format)

รูปแบบที่รองรับมีดังนี้

• โค้ด 128
• โค้ด 39
• โค้ด 93
• คอดาบาร์
• EAN13
• EAN8
• ITF
• UPCA
• ขึ้น
• คิวอาร์โค้ด
• PDF417
• แอซเท็ก
• เมทริกซ์ข้อมูล

Objective-C

FIRVisionBarcodeDetectorOptions *options =
    [[FIRVisionBarcodeDetectorOptions alloc]
     initWithFormats: FIRVisionBarcodeFormatQRCode | FIRVisionBarcodeFormatAztec];

รูปแบบที่รองรับมีดังนี้

• รหัส 128 (FIRVisionBarcodeFormatCode128)
• รหัส 39 (FIRVisionBarcodeFormatCode39)
• รหัส 93 (FIRVisionBarcodeFormatCode93)
• คอดาบาร์ (FIRVisionBarcodeFormatCodaBar)
• EAN-13 (FIRVisionBarcodeFormatEAN13)
• EAN-8 (FIRVisionBarcodeFormatEAN8)
• ITF (FIRVisionBarcodeFormatITF)
• UPC-A (FIRVisionBarcodeFormatUPCA)
• UPC-E (FIRVisionBarcodeFormatUPCE)
• คิวอาร์โค้ด (FIRVisionBarcodeFormatQRCode)
• PDF417 (FIRVisionBarcodeFormatPDF417)
• แอซเท็ก (FIRVisionBarcodeFormatAztec)
• เมทริกซ์ข้อมูล (FIRVisionBarcodeFormatDataMatrix)

หมายเหตุ: หากต้องการให้ระบบรู้จักโค้ดเมตริกซ์ข้อมูล โค้ดจะต้องตัดกับ จุดศูนย์กลางของรูปภาพอินพุต ดังนั้น คุณสามารถใส่โค้ดเมตริกซ์ข้อมูลได้เพียงโค้ดเดียวเท่านั้น จากรูปภาพหนึ่งๆ

2. เรียกใช้ตัวตรวจจับบาร์โค้ด

หากต้องการสแกนบาร์โค้ดในรูปภาพ ให้ส่งรูปภาพเป็น UIImage หรือ CMSampleBufferRef ไปยัง detect(in:) ของ VisionBarcodeDetector วิธีการ:

1. รับอินสแตนซ์ของ VisionBarcodeDetector:

   Swift

   lazy var vision = Vision.vision()
   
   let barcodeDetector = vision.barcodeDetector(options: barcodeOptions)
   

   Objective-C

   FIRVision *vision = [FIRVision vision];
   FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector = [vision barcodeDetector];
   // Or, to change the default settings:
   // FIRVisionBarcodeDetector *barcodeDetector =
   //     [vision barcodeDetectorWithOptions:options];
   

2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBufferRef

   วิธีใช้ UIImage

   1. หากจำเป็น ให้หมุนรูปภาพเพื่อให้imageOrientation พร็อพเพอร์ตี้คือ .up
   2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้การหมุนที่ถูกต้อง UIImage. ไม่ระบุข้อมูลเมตาการหมุนเวียน ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น ต้องใช้ค่า .topLeft

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

   วิธีใช้ CMSampleBufferRef

   1. สร้างออบเจ็กต์ VisionImageMetadata ที่ระบุ การวางแนวของข้อมูลภาพที่มีอยู่ใน บัฟเฟอร์ CMSampleBufferRef

      วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

      Swift

      func imageOrientation(
          deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
          cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
          ) -> VisionDetectorImageOrientation {
          switch deviceOrientation {
          case .portrait:
              return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
          case .landscapeLeft:
              return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
          case .portraitUpsideDown:
              return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
          case .landscapeRight:
              return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
          case .faceDown, .faceUp, .unknown:
              return .leftTop
          }
      }

      Objective-C

      - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
          imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                                 cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
        switch (deviceOrientation) {
          case UIDeviceOrientationPortrait:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
            }
          case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
            }
          case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
            }
          case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
            }
          default:
            return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
        }
      }

      จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ข้อมูลเมตา ดังนี้

      Swift

      let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
      let metadata = VisionImageMetadata()
      metadata.orientation = imageOrientation(
          deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
          cameraPosition: cameraPosition
      )

      Objective-C

      FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
      AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
          AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
      metadata.orientation =
          [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                       cameraPosition:cameraPosition];

   2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ ออบเจ็กต์ CMSampleBufferRef และข้อมูลเมตาการหมุน:

      Swift

      let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
      image.metadata = metadata

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
      image.metadata = metadata;

3. จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด detect(in:)

   Swift

   barcodeDetector.detect(in: visionImage) { features, error in
     guard error == nil, let features = features, !features.isEmpty else {
       // ...
       return
     }
   
     // ...
   }
   

   Objective-C

   [barcodeDetector detectInImage:image
                       completion:^(NSArray<FIRVisionBarcode *> *barcodes,
                                    NSError *error) {
     if (error != nil) {
       return;
     } else if (barcodes != nil) {
       // Recognized barcodes
       // ...
     }
   }];
   

3. รับข้อมูลจากบาร์โค้ด

หากการดำเนินการจดจำบาร์โค้ดสำเร็จ ตัวตรวจจับจะส่งอาร์เรย์ของ VisionBarcode ออบเจ็กต์ ออบเจ็กต์ VisionBarcode แต่ละรายการแสดงถึง บาร์โค้ดที่ตรวจพบในรูปภาพ สำหรับบาร์โค้ดแต่ละรายการ คุณสามารถดู พิกัดขอบเขตในภาพอินพุต รวมถึงข้อมูลดิบที่เข้ารหัสโดย บาร์โค้ด นอกจากนี้ หากตัวตรวจจับบาร์โค้ดระบุประเภทข้อมูล ที่เข้ารหัสโดยบาร์โค้ด คุณจะสามารถรับออบเจ็กต์ที่มีข้อมูลที่แยกวิเคราะห์แล้ว

เช่น

Swift

for barcode in barcodes {
  let corners = barcode.cornerPoints

  let displayValue = barcode.displayValue
  let rawValue = barcode.rawValue

  let valueType = barcode.valueType
  switch valueType {
  case .wiFi:
    let ssid = barcode.wifi!.ssid
    let password = barcode.wifi!.password
    let encryptionType = barcode.wifi!.type
  case .URL:
    let title = barcode.url!.title
    let url = barcode.url!.url
  default:
    // See API reference for all supported value types
  }
}

Objective-C

 for (FIRVisionBarcode *barcode in barcodes) {
   NSArray *corners = barcode.cornerPoints;

   NSString *displayValue = barcode.displayValue;
   NSString *rawValue = barcode.rawValue;

   FIRVisionBarcodeValueType valueType = barcode.valueType;
   switch (valueType) {
     case FIRVisionBarcodeValueTypeWiFi:
       // ssid = barcode.wifi.ssid;
       // password = barcode.wifi.password;
       // encryptionType = barcode.wifi.type;
       break;
     case FIRVisionBarcodeValueTypeURL:
       // url = barcode.URL.url;
       // title = barcode.URL.title;
       break;
     // ...
     default:
       break;
   }
 }

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการสแกนบาร์โค้ดในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

• อย่าจับภาพอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมของกล้อง ในอุปกรณ์บางรุ่น การบันทึกอินพุตที่ความละเอียดดั้งเดิมทำให้เกิดขนาดใหญ่มาก (10+ (เมกะพิกเซล) ซึ่งส่งผลให้เวลาในการตอบสนองต่ำมาก และไม่ได้รับประโยชน์ใดๆ ความแม่นยำ ให้ขอเฉพาะขนาดจากกล้องที่จำเป็นต้องใช้เท่านั้นแทน สำหรับการตรวจจับบาร์โค้ด: โดยปกติจะไม่เกิน 2 เมกะพิกเซล

  ค่าที่กำหนดล่วงหน้าของเซสชันการบันทึกที่มีชื่อ - AVCaptureSessionPresetDefault, AVCaptureSessionPresetLow AVCaptureSessionPresetMedium และอื่นๆ) แต่ไม่แนะนำเนื่องจากสามารถจับคู่กับ ความละเอียดที่ไม่เหมาะสมในบางอุปกรณ์ ให้ใช้ค่าที่กำหนดล่วงหน้าแทน เช่น AVCaptureSessionPreset1280x720

  หากความเร็วในการสแกนเป็นสิ่งสำคัญ คุณจะลดการจับภาพลงได้ ความละเอียดสูงสุดของคุณ แต่โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับขนาดบาร์โค้ดขั้นต่ำ ตามที่ระบุไว้ข้างต้น

• กดคันเร่งไปยังตัวตรวจจับ หากเฟรมวิดีโอใหม่กลายเป็น วางเฟรมได้ในขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงาน
• หากคุณกำลังใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจสอบเพื่อวางซ้อนกราฟิก รูปภาพอินพุต รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพ ซ้อนทับในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะช่วยให้แสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดู previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในตัวอย่างแอป Showcase